Input path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/66b1ece1cf8c9/input.json
Output path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/66b1ece1cf8c9/output.json
Input text: Est-ce que tu peux me faire une fiche sur les recommendations de nutrition pour une femme enceinte qui as le diabete-2 ?
DB path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/KcalMeDB_fr.sl3
Picto path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/PictoMatcherNetNG_fr.json
Sport grounding path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/DerivedSportMET.json
==================================================================================================================================
Prompt from user: Est-ce que tu peux me faire une fiche sur les recommendations de nutrition pour une femme enceinte qui as le diabete-2 ?
==================================================================================================================================
==================================== Prompt =============================================
Identify in this list of intents: ["Identify food consumption or declaration", "Identify the user physical activity", "Answer a nutrition question", "Other intent"], the intents of the prompt: ###Est-ce que tu peux me faire une fiche sur les recommendations de nutrition pour une femme enceinte qui as le diabete-2 ? ###.
Format the result in JSON format: {intents: []}.
=========================================================================================
------------------------------ LLM Raw response -----------------------------
```json
{
"intents": ["Answer a nutrition question"]
}
```
-----------------------------------------------------------------------------
----------------- Make it compliant ------------------
```json
{
"intents": ["Answer a nutrition question"]
}
```
------------------------------------------------------
------------------------ After simplification ------------------------
{ "intents": ["Answer a nutrition question"]}
----------------------------------------------------------------------
==================================== Prompt =============================================
Convert this natural language query : """Est-ce que tu peux me faire une fiche sur les recommendations de nutrition pour une femme enceinte qui as le diabete-2 ? """ into an array in JSON of consumed foods and beverages.
Provide a solution without explanation.
Use only the ontology described in this Turtle/RDF model:
"""
@prefix food: .
@prefix rdfs: .
@prefix xsd: .
@prefix owl: .
@prefix prov: .
food: a owl:Ontology ;
rdfs:comment "Definition of the food archetype"@en .
food:name a owl:DatatypeProperty;
rdfs:label "name"@en;
rdfs:comment "Food or drink identifier, the name should not contain information related to quantity or container (like glass...). The cooking mode is not in the name. When the brand is very well-known (ex: Activia, Coca-Cola), the name is equal to the brand. Keep the same language"@en;
rdfs:range xsd:string.
food:quantity a owl:DatatypeProperty ;
rdfs:label "quantity"@en;
rdfs:comment "The quantity of food or drink that is or was consumed. Quantity examples in french: 'un quignon', 'un cornet', 'un verre', 'une tranche', 'une boule', 'un', 'deux', 'trois',... Keep the same language."@en;
rdfs:range xsd:string.
food:cookingMethod a owl:DatatypeProperty ;
rdfs:label "cooking method"@en;
rdfs:comment "The cooking method of food. Keep the same language"@en;
rdfs:range xsd:string.
food:type a owl:DatatypeProperty ;
rdfs:label "type of food"@en;
rdfs:comment "Identify the type of food."@en;
rdfs:range xsd:string.
food:food a food:type ;
rdfs:label "food" .
food:beverage a food:type ;
rdfs:label "beverage" .
food:timeOfTheDay a owl:DatatypeProperty ;
rdfs:label "time of the day"@en;
rdfs:comment "Time of the day when food or drink was consumed."@en;
rdfs:range xsd:string.
food:breakfast a food:timeOfTheDay ;
rdfs:label "breakfast" .
food:lunch a food:timeOfTheDay ;
rdfs:label "lunch" .
food:snacking a food:timeOfTheDay ;
rdfs:label "snacking" .
food:dinner a food:timeOfTheDay ;
rdfs:label "dinner" .
food:brand a owl:DatatypeProperty ;
rdfs:label "Brand"@en;
rdfs:comment "Food or beverage brand. The restaurants are not brand. When the 'brand' is not specified and, the food or beverage is very well-known (like 'Coca-Cola'), provide the brand name in 'brand', otherwise set 'brand' to ''."@en;
rdfs:range xsd:string.
food:company a owl:DatatypeProperty ;
rdfs:label "Company"@en;
rdfs:comment "Product company."@en;
rdfs:range xsd:string.
food:enumEvent a rdfs:Class .
food:event a owl:DatatypeProperty ;
rdfs:label "event"@en;
rdfs:comment "Event of eating or drinking. Each must have an event"@en;
rdfs:range food:enumEvent.
food:intent a food:enumEvent ;
rdfs:label "intent" .
rdfs:comment "When the event should happen"@en.
food:declaration a food:enumEvent ;
rdfs:label "declaration" .
rdfs:comment "When the event has already occured"@en.
food:unknownEvent a food:enumEvent ;
rdfs:label "unknown" ;
rdfs:comment "When the event is unknown in the day"@en.
"""
=========================================================================================
------------------------------ LLM Raw response -----------------------------
```json
[
{
"name": "légumes verts",
"quantity": "une portion",
"cookingMethod": "vapeur",
"type": "food",
"timeOfTheDay": "lunch",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
},
{
"name": "poisson",
"quantity": "une portion",
"cookingMethod": "grillé",
"type": "food",
"timeOfTheDay": "dinner",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
},
{
"name": "eau",
"quantity": "un verre",
"cookingMethod": "",
"type": "beverage",
"timeOfTheDay": "breakfast",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
},
{
"name": "fruits frais",
"quantity": "une portion",
"cookingMethod": "",
"type": "food",
"timeOfTheDay": "snacking",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
}
]
```
-----------------------------------------------------------------------------
----------------- Make it compliant ------------------
```json
[
{
"name": "légumes verts",
"quantity": "une portion",
"cookingMethod": "vapeur",
"type": "food",
"timeOfTheDay": "lunch",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
},
{
"name": "poisson",
"quantity": "une portion",
"cookingMethod": "grillé",
"type": "food",
"timeOfTheDay": "dinner",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
},
{
"name": "eau",
"quantity": "un verre",
"cookingMethod": "",
"type": "beverage",
"timeOfTheDay": "breakfast",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
},
{
"name": "fruits frais",
"quantity": "une portion",
"cookingMethod": "",
"type": "food",
"timeOfTheDay": "snacking",
"brand": "",
"company": "",
"event": "intent"
}
]
```
------------------------------------------------------
------------------------ After simplification ------------------------
[ { "name": "légumes verts", "quantity": "une portion", "cookingMethod": "vapeur", "type": "food", "timeOfTheDay": "lunch", "brand": "", "company": "", "event": "intent" }, { "name": "poisson", "quantity": "une portion", "cookingMethod": "grillé", "type": "food", "timeOfTheDay": "dinner", "brand": "", "company": "", "event": "intent" }, { "name": "eau", "quantity": "un verre", "cookingMethod": "", "type": "beverage", "timeOfTheDay": "breakfast", "brand": "", "company": "", "event": "intent" }, { "name": "fruits frais", "quantity": "une portion", "cookingMethod": "", "type": "food", "timeOfTheDay": "snacking", "brand": "", "company": "", "event": "intent" }]
----------------------------------------------------------------------
--------------------------------- LLM result -----------------------------------
{'response': [{'name': 'légumes verts', 'quantity': 'une portion', 'cookingMethod': 'vapeur', 'type': 'food', 'timeOfTheDay': 'lunch', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}, {'name': 'poisson', 'quantity': 'une portion', 'cookingMethod': 'grillé', 'type': 'food', 'timeOfTheDay': 'dinner', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}, {'name': 'eau', 'quantity': 'un verre', 'cookingMethod': '', 'type': 'beverage', 'timeOfTheDay': 'breakfast', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}, {'name': 'fruits frais', 'quantity': 'une portion', 'cookingMethod': '', 'type': 'food', 'timeOfTheDay': 'snacking', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}], 'cost': 0.0}
--------------------------------------------------------------------------------
----------- result to be analyzed -----------
{'name': 'légumes verts', 'quantity': 'une portion', 'cookingMethod': 'vapeur', 'type': 'food', 'timeOfTheDay': 'lunch', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}
First try:
SELECT V_Name,V_Comment,V_NormName,V_NormComment,V_PackType,V_GTIN,V_GTINRef,V_ID,V_GlobalCount,V_NormTrademark,V_Trademark,V_NormAggr FROM KCALME_TABLE WHERE V_NormName LIKE '% legume vert %' AND (V_NormTrademark = '' OR V_NormTrademark IS NULL)
------------- Found solution (max 20) --------------
Légumes Verts - legume vert - - - 3680 - - - KCA#3fbcb3c978a56a43b3a94faa14a7d372
Soupe aux Légumes Verts - soupe au legume vert - - - 0 - - - CIQ#d53a6dc77fca8cc82cbd7441afe558bb
Soupe aux Légumes Verts - soupe au legume vert - déshydratée reconstituée - - 0 - - - CIQ#bc2f7a6998ba541952ee422e07d156c5
Mouliné aux Légumes Verts - mouline au legume vert - - - 31 - - - KCA#0c3017208f32c8994e1063baab749f0f
----------------------------------------------------
----------- result to be analyzed -----------
{'name': 'poisson', 'quantity': 'une portion', 'cookingMethod': 'grillé', 'type': 'food', 'timeOfTheDay': 'dinner', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}
First try:
SELECT V_Name,V_Comment,V_NormName,V_NormComment,V_PackType,V_GTIN,V_GTINRef,V_ID,V_GlobalCount,V_NormTrademark,V_Trademark,V_NormAggr FROM KCALME_TABLE WHERE V_NormName LIKE '% poisson %' AND (V_NormTrademark = '' OR V_NormTrademark IS NULL)
------------- Found solution (max 20) --------------
Poisson - poisson - croquette ou beignet ou nuggets, frit - - 0 - - - CIQ#56289197f63196d0a08c8b3ba3d2edf1
Poisson Cuit - poisson cuit - - - 0 - - - CIQ#1c26cf11050371a799127e00cb360436
Poisson Pané - poisson pane - frit - - 0 - - - CIQ#b836c4eb861c9913014e98212145dada
Poisson Pané - poisson pane - surgelé, cru - - 0 - - - CIQ#b5799c50e9099da1375c869e95b889fd
Poissons Gras - poisson gra - - - 156 - - - KCA#3e6cf1b20de9f9cf9555ca6754a7d73d
Poisson Blanc - poisson blanc - aliment moyen - - 0 - - - CIQ#94e281ad38d3a5b0c0b3a5316fe33e1d
Poisson Blanc - poisson blanc - de mer,aliment moyen - - 0 - - - CIQ#8b9f3b88fbfc503efd1322ec33e4bd87
Poissons Panés - poisson pane - - - 3684 - - - KCA#5127449b4cfb48c96b59ada84cad9a5a
Poissons Fumés - poisson fume - - - 89 - - - KCA#4ed18fcb3484c0cca4de57e7a87693de
Poissons Séchés - poisson seche - - - 16 - - - KCA#cac43f13c188955825604b36e853c715
Poissons Maigres - poisson maigre - - - 1335 - - - KCA#78618c7941284c1a3fe85da4008a1258
Poisson en Sauce - poisson en sauce - - - 859 - - - KCA#c713d406dbf89956e6fa7d2845133523
Poisson en Sauce - poisson en sauce - surgelé - - 0 - - - CIQ#943d2039aa37ae07e3c1febb32c2bc24
Poissons Demi-gras - poisson demi gra - - - 155 - - - KCA#1b068993333028add72c882b6de83920
Poissons à l'Huile - poisson huile - - - 71 - - - KCA#539d76d18e0cf93561f376e62573451c
Poisson Sauce Oseille - poisson sauce oseille - - - 93 - - - KCA#aa876384995dcab3ff5f07a2d998ee89
Poisson à la Bordelaise - poisson bordelaise - - - 192 - - - KCA#02d9776983b412dcd083639ef3816ee3
Poisson, Croquette, Frit - poisson croquette frit - - - 98 - - - KCA#784a6ce3bfaf57715ccc739944dc01bb
Poisson Frit en Croquette - poisson frit en croquette - - - 139 - - - KCA#e908f8f80e571eef58528cabaa6911f2
Poisson Avec Tagliatelles - poisson avec tagliatelle - - - 57 - - - KCA#5a594aea18f86f991faa882847768e74
----------------------------------------------------
----------- result to be analyzed -----------
{'name': 'eau', 'quantity': 'un verre', 'cookingMethod': '', 'type': 'beverage', 'timeOfTheDay': 'breakfast', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}
First try:
SELECT V_Name,V_Comment,V_NormName,V_NormComment,V_PackType,V_GTIN,V_GTINRef,V_ID,V_GlobalCount,V_NormTrademark,V_Trademark,V_NormAggr FROM KCALME_TABLE WHERE V_NormName LIKE '% eau %' AND (V_NormTrademark = '' OR V_NormTrademark IS NULL)
------------- Found solution (max 20) --------------
Eau - eau - - - 10064 - - - KCA#08cfe774cbf7476b1e582734c7082ecd
Eau de Vie - eau de vie - - - 210 - - - CIQ#2397ddba68eefec7e38e3a061b6060e3
Eau de Coco - eau de coco - - - 574 - - - CIQ#4f6cfd4687e4da85c9063e194dd3113b
Eau Minérale - eau minerale - - - 0 - - - CIQ#682a311be3fc15a20a88c168408e5304
Eau Minérale - eau minerale - aliment moyen - - 160 - - - KCA#69addfd353e07f633ee05c6be8ac5d4d
Eau Minérale - eau minerale - plate, aliment moyen - - 18 - - - CIQ#9f35a4198a700eac62fe4d1dc426f1a4
Eau Minérale - eau minerale - gazeuse, aliment moyen - - 28 - - - CIQ#38da155cfd970d21ba9f4b87294b96df
Eau Minérale - eau minerale - ou de source aromatisée agrumes - - 33 - - - KCA#47ee70f086c3080428426febc2426e8c
Eau Minérale - eau minerale - ou de source aromatisée, arôme autre qu'agrumes - - 36 - - - KCA#0daeef02b69e5526427bc855f1ec3111
Eau Minérale - eau minerale - embouteillée, faiblement minéralisée, aliment moyen - - 0 - - - CIQ#a8b887f21f002cd8ddbda99766ee5ec4
Eau de Source - eau de source - embouteillée, aliment moyen - - 0 - - - CIQ#b6c1ba3e6cb4c788d63711a9b869730b
Eau du Robinet - eau robinet - - - 273 - - - CIQ#4c4a29ce4ec63b6cfc6bc3914ccf7056
Eau Minérale Dax - eau minerale da - embouteillée, non gazeuse, moyennement minéralisée, Dax, 40 - - 0 - - - CIQ#a07a880ef627fa44150fe5583484549d
Eau de Vie de Vin - eau de vie de vin - type armagnac, cognac - - 0 - - - CIQ#c0440021ea15aa2abf11853bbd2191a4
Eau Minérale Néro - eau minerale nero - embouteillée, non gazeuse, faiblement minéralisée, Grèce - - 0 - - - CIQ#8ab34da104cb5b744e0ad6eaece161a6
Eau Minérale Avra - eau minerale avra - embouteillée, non gazeuse, faiblement minéralisée, Grèce - - 0 - - - CIQ#b0465b7ee2f045df840aac281b388253
Eau Minérale Luso - eau minerale luso - embouteillée, non gazeuse, très faiblement minéralisée, Portugal - - 0 - - - CIQ#45d467ce96aa14e71c62e6ca943f5621
Eau Minérale Eden - eau minerale eden - La Goa, embouteillée, non gazeuse, faiblement minéralisée, Suisse - - 0 - - - CIQ#341195c07e8f951269157ecad800778a
Eau Minérale Ogeu - eau minerale ogeu - embouteillée, gazeuse, faiblement minéralisée, Ogeu-les-Bains, 64 - - 0 - - - CIQ#14fc742b6db6af7dce1a08288d62ddf6
Eau Minérale Vals - eau minerale val - embouteillée, gazeuse, moyennement minéralisée, Vals-les-Bains, 07 - - 0 - - - CIQ#11be70594fa1e46c35dca065d17b5ca6
----------------------------------------------------
----------- result to be analyzed -----------
{'name': 'fruits frais', 'quantity': 'une portion', 'cookingMethod': '', 'type': 'food', 'timeOfTheDay': 'snacking', 'brand': '', 'company': '', 'event': 'intent'}
First try:
SELECT V_Name,V_Comment,V_NormName,V_NormComment,V_PackType,V_GTIN,V_GTINRef,V_ID,V_GlobalCount,V_NormTrademark,V_Trademark,V_NormAggr FROM KCALME_TABLE WHERE V_NormName LIKE '% fruit frai %' AND (V_NormTrademark = '' OR V_NormTrademark IS NULL)
------------- Found solution (max 20) --------------
Salade de Fruits Frais - salade de fruit frai - - - 9049 - - - KCA#0ed6dc97577d847a21cc4f42fa78f0f4
Sabayon de Fruits Frais - sabayon de fruit frai - - - 40 - - - KCA#d87668b46e886ce9a47150b54f028872
----------------------------------------------------
ERROR: no solution for picto in the first solution
LEG.w150
POI.w200
VAE,VX1,VA2,GOB,VA4,VA4,VA3
CDF.w150
==================================== Prompt =============================================
Here is all known information:
For "Légumes Verts", here are the nutrition values:
name: Légumes Verts
GTIN: none
brand: none
calorie: 47.0Kcal per 100g
reference weight for a unity: 150g
salt: -1.0g per 100g
sugar: -1.0g per 100g
NutriScore: none
EcoScore: none
allergens: none
allergen traces: none
data source: KcalMe
For "Poisson", here are the nutrition values:
name: Poisson
GTIN: none
brand: none
calorie: 255.0Kcal per 100g
reference weight for a unity: 200g
salt: 1.04g per 100g
sugar: 1.6g per 100g
NutriScore: none
EcoScore: none
allergens: none
allergen traces: none
data source: Ciqual
For "Eau", here are the nutrition values:
name: Eau
GTIN: none
brand: none
calorie: 0.0Kcal per 100ml
reference volume for a unity: 100ml
salt: 0.0g per 100ml
sugar: -1.0g per 100ml
NutriScore: none
EcoScore: none
allergens: en:none
allergen traces: none
data source: KcalMe
For "Salade de Fruits Frais", here are the nutrition values:
name: Salade de Fruits Frais
GTIN: none
brand: none
calorie: 82.0Kcal per 100g
reference weight for a unity: 150g
salt: 0.00203g per 100g
sugar: -1.0g per 100g
NutriScore: none
EcoScore: none
allergens: none
allergen traces: none
data source: KcalMe
Answer in less than 50 words to this question with a short explanation if needed: "Est-ce que tu peux me faire une fiche sur les recommendations de nutrition pour une femme enceinte qui as le diabete-2 ? "
" + "Mention the data source in the response if it exists. The answer must be in the same language than the question
=========================================================================================
------------------------------ LLM Raw response -----------------------------
Pour une femme enceinte avec diabète de type 2, privilégiez des aliments faibles en sucre et en sel. Par exemple, "Légumes Verts" (KcalMe) et "Poisson" (Ciqual) sont de bonnes options. Évitez les aliments avec des valeurs nutritionnelles négatives ou incertaines. Sources: KcalMe, Ciqual.
-----------------------------------------------------------------------------
--------------------------------- LLM result -----------------------------------
{'response': 'Pour une femme enceinte avec diabète de type 2, privilégiez des aliments faibles en sucre et en sel. Par exemple, "Légumes Verts" (KcalMe) et "Poisson" (Ciqual) sont de bonnes options. Évitez les aliments avec des valeurs nutritionnelles négatives ou incertaines. Sources: KcalMe, Ciqual.', 'cost': 0.0}
--------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------- final result -----------------------------------
{'prompt': 'Est-ce que tu peux me faire une fiche sur les recommendations de nutrition pour une femme enceinte qui as le diabete-2 ? ', 'intents': ['Answer a nutrition question'], 'model': 'gpt-4o-2024-05-13', 'solutions': {'nutrition': [{'name': 'Légumes Verts', 'normName': ' legume vert ', 'comment': '', 'normComment': '', 'rank': 3680, 'id': 'KCA#3fbcb3c978a56a43b3a94faa14a7d372', 'quantity': 'une portion', 'quantityLem': '1 portion', 'pack': ['LEG.w150'], 'type': 'food', 'gtin': '', 'gtinRef': '', 'brand': '', 'time': 'lunch', 'event': 'intent', 'serving': 'LEG-100', 'posiNormName': 0}, {'name': 'Poisson', 'normName': ' poisson ', 'comment': 'croquette ou beignet ou nuggets, frit', 'normComment': ' croquette ou beignet ou nugget frit ', 'rank': 0, 'id': 'CIQ#56289197f63196d0a08c8b3ba3d2edf1', 'quantity': 'une portion', 'quantityLem': '1 portion', 'pack': ['POI.w200'], 'type': 'food', 'gtin': '', 'gtinRef': '', 'brand': '', 'time': 'dinner', 'event': 'intent', 'serving': 'POI-100', 'posiNormName': 0}, {'name': 'Eau', 'normName': ' eau ', 'comment': '', 'normComment': '', 'rank': 10064, 'id': 'KCA#08cfe774cbf7476b1e582734c7082ecd', 'quantity': 'un verre', 'quantityLem': '1 verre', 'pack': ['VAE', 'VX1', 'VA2', 'GOB', 'VA4', 'VA4', 'VA3'], 'type': 'beverage', 'gtin': '', 'gtinRef': '', 'brand': '', 'time': 'breakfast', 'event': 'intent', 'serving': 'VA2-100', 'posiNormName': 0}, {'name': 'Salade de Fruits Frais', 'normName': ' salade de fruit frai ', 'comment': '', 'normComment': '', 'rank': 9049, 'id': 'KCA#0ed6dc97577d847a21cc4f42fa78f0f4', 'quantity': 'une portion', 'quantityLem': '1 portion', 'pack': ['CDF.w150'], 'type': 'food', 'gtin': '', 'gtinRef': '', 'brand': '', 'time': 'snacking', 'event': 'intent', 'serving': '', 'posiNormName': 10}], 'activity': [], 'response': {'type': 'text', 'data': 'Pour une femme enceinte avec diabète de type 2, privilégiez des aliments faibles en sucre et en sel. Par exemple, "Légumes Verts" (KcalMe) et "Poisson" (Ciqual) sont de bonnes options. Évitez les aliments avec des valeurs nutritionnelles négatives ou incertaines. Sources: KcalMe, Ciqual.'}}, 'cputime': 7.431718826293945}
----------------------------------------------------------------------------------
LLM CPU Time: 7.431718826293945